碳排放约束下的河南省工业能源技术效率分析

万其龙

(信阳师范学院 经济学院，河南 信阳 464000)



碳排放约束下的河南省工业能源技术效率分析

万其龙

(信阳师范学院 经济学院，河南 信阳 464000)

摘要：河南省近年来工业发展迅速，能源资源消耗巨大，可持续发展的低碳经济模式受到关注。针对这一问题，首先基于多阶段数据包络分析法，分别测算出不考虑非意合产出和考虑非意合产出的全要素工业能源技术效率并进行对比分析，发现河南省全要素工业能源技术效率不高，考虑非意合产出的全要素工业能源技术效率要略高于不考虑非意合产出的全要素工业能源技术效率；其次，引用全要素能源相对效率概念，测算出河南省各地级市节能减排潜力，发现河南省各地市节能减排潜力有显著差异，节能减排潜力较大。

关键词：河南省；全要素能源技术效率；DEA法

一、引言

改革开放以来，河南省经济发展迅速，工业化进展成就巨大。但能源与资源高投入、高消耗及环境高污染的粗放型经济增长方式制约着经济社会的可持续发展。能源的过度消耗带来的能源、资源短缺及生态环境恶化问题越来越严重，在河南省能源、资源较为缺乏，环境承受能力较弱的背景下这一问题显得更为突出，日益成为河南省经济社会可持续发展的重要瓶颈。

在哥本哈根会议上，我国承诺到2020 年单位GDP二氧化碳排放量比2005 年下降 40%—50%①。在这种现实约束下，河南省应当努力提高能源利用效率，完成节能减排目标，同时摸清河南省能源效率现状，探索能源效率提高途径，走可持续发展工业化道路。因此，客观分析河南省工业能源效率现状和趋势，对于实现河南省能源、环境与经济社会的协调发展具有重要的现实意义。

能源效率指投入一定的能源要素所得到的实际产出与潜在产出接近程度,或在给定某一产出时需要投入的能源要素投入与当前技术条件下所需的最小能源要素投入之间的接近程度。能源效率衡量现有资源最优利用的能力，效率越高表示投入一定的能源所得到的产出越多，越接近潜在最大产出；或者表示实现某一产出所需要的能源投入越少，越接近现实技术条件下所需的最小投入。

数据包络分析法(即DEA法)是评价技术效率较普遍的方法，它将样本点映射在空间上，以最大产出或最小投入为效率边界，并以此为基准测算其他点同边界之间的距离，距离越小，表示效率越高。Fare等以DEA法为基础，纳入能源要素投入及污染等非意愿产出，建立环境绩效指数模型来衡量综合效率[1]253-262。HU和WANG以DEA法为基础，以生产前沿曲线上能源最优投入与能源实际投入之比来定义全要素能源相对效率[2]。屈小娥[3]和雷茜[4]用DEA法分析30个省工业全要素能源效率及节能潜力，认为省际工业能源效率差别较大，东部沿海发达地区能源效率较高，中西部地区能源利用效率较低，节能潜力较大。王兵、颜鹏飞基于APEC视角分析各国能源效率，认为受不同影响因素作用，各国能源效率存在显著差异[5]。姚玉玲、贾科利等用DEA法对县域生态效率进行了空间分析，认为宁夏生态效率偏低且差异大[6]。

综上，已有文献多是以全国或某一区域能源效率为研究对象，以某一特定省份的能源效率为研究对象的文献相对较少，缺乏对河南省这一中部典型省份的能源效率研究；在衡量投资效率时很少考虑污染、温室气体等非意合产出，导致结论出现偏差，实际意义大打折扣。

二、河南省全要素能源技术效率分析

(一)模型介绍

假定考察对象中有N个决策单元(DMU)，每个决策单元有M种投入和S种产出，向量xi、yi分别表示第i个决策单元的投入和产出，X向量为M*N矩阵，Y为N*S矩阵，则第i个决策单元的效率可以由以下线性规划方程解出：

minθ，λθ

st-yi+Yλ≥ 0

θxi-Yλ≥ 0

λ≥0

(1)

式(1)中, θ为目标向量，解出θ值即得到第i个决策单元的效率值，λ为常向量。根据定义，0≤θ≤1，θ值越大说明该决策单元效率越高。当θ=1时，说明该决策单元位于生产前言曲线上，这时可以称其技术完全有效；当θ=0时，说明该决策单元技术完全无效。

根据技术效率的定义，有：

TECRS=TEVRS*SE

(2)

式(2)中， TECRS表示技术效率，衡量在规模报酬不变条件下样本点与生产前沿曲线上最优点之间的距离。距离越近，表示技术效率越高，反之表示技术效率越低。TEVRS表示纯技术效率，衡量在规模报酬可变条件下样本点与更加严格刻画的生产前沿曲线上最优点之间的相对距离。SE表示规模效率，衡量样本点由投入规模变化带来的产出规模变化，或由产出规模变化带来的投入规模变化。

(二)数据选取与处理

规模以上工业增加值：选取2007—2012年全省18个地级市规模以上工业增加值数据，统一折算为2007年价，单位为万元。

二氧化碳排放量：选取河南省历年能源消耗总量构成中各种能源消耗量数据(已折算成标准煤)，根据《2006年IPCC国家温室气体清单指南》中提供的计算公式：Ait=ΣBits*Cs，其中，Ait为i地区t年的二氧化碳排放量，Bits为i地区t年s种能源的消费量，Cs为s种能源的二氧化碳排放系数②。对二氧化碳这种非意合产出的处理上，采用线性数据转换法，通过函数f(x)= ɑ-x将非意合产出(x)转化为期望产出，ɑ为向量，保证所转化的期望产出为正，同时保持原数据相对关系不变。

工业能源投资：由于各市的资本存量难以估计，采用各市工业能源投资数量代替资本投入。

劳动力：采用河南省各市第二产业就业人数。

能源：采用河南省各市工业能源消耗量数据，统一折算成标准煤。

以上数据均来自《河南统计年鉴》，期间为2007—2012年。

由于本文关注如何有效地节约能源资源、减少温室气体排放，所以采用基于投入角度的DEA法。

(三)实证结果分析

1.不考虑非意合产出的工业全要素能源效率分析

根据式(1)、式(2)的定义，以河南省规模以上工业增加值和二氧化碳排放量为产出指标，以工业能源投资、劳动力、能源作为投入指标，用DEAP2.1软件计算出河南省18个地级市的工业全要素能源技术效率，如表1所示。从历年各地市能源技术效率均值可以看出，不考虑非意合产出的情况下，河南省能源技术效率总体在逐渐提高，近期出现下降，说明河南省能源效率逐渐改善但不稳定。

在河南省各地市中，漯河、三门峡的工业全要素能源技术效率最高，均为1，说明这些地区处于生产可能性前沿曲线上，工业能源利用有效；郑州、开封、周口、济源等能源技术效率也较高，均超过0.9，能源利用效率较高；安阳、商丘、信阳排名靠后，能源利用效率较低，改善空间较大。

表1　不考虑非意合产出的全要素能源技术效率

2.考虑非意合产出的工业全要素能源效率分析

将非意合产出纳入产出中进行考虑时，得出全要素能源技术效率如表2所示。各地级市考虑与不考虑非意合产出的全要素能源技术效率平均走势对比如图1所示，考虑非意合产出的能源技术效率要略高于不考虑非意合产出的能源技术效率。将技术效率分解为纯技术效率和规模效率，如图2所示，在纯技术效率方面，考虑非意合产出的纯技术效率一直高于不考虑非意合产出的纯技术效率，并且差距有扩大的趋势；在规模效率方面，考虑非意合产出的规模效率与不考虑非意合产出的规模效率呈交替上升态势。因此，两种情况下能源技术效率差异主要缘于纯技术效率的差距。这说明在考虑能源利用技术等实际限制条件下，河南省各地级市的能源利用实际效率要高于不考虑非意合产出的能源技术效率。

在各地级市中，鹤壁、漯河、三门峡、济源4市的工业全要素能源效率最高，均达到了1，说明这些地区处于生产可能性前沿曲线上，工业能源利用有效；安阳、商丘、信阳最低，均低于0.6，说明这些地区远离生产可能性前沿，能源利用效率低，亟待改善。

表2　考虑非意合产出的全要素能源技术效率

图1　全要素能源技术效率对比

图2　纯技术效率与规模效率对比

三、河南省全要素能源相对效率分析

(一)模型介绍

全要素能源技术效率作为一种平均效率或综合效率，存在固有缺陷。由于考察的是综合效率，不能将这一效率的高低仅归因于能源利用效率的高低，也可能是资本、劳动效率造成的结果，因此不能准确反映能源利用效率。HU和WANG提出全要素能源相对效率模型公式为：全要素能源相对效率=最优生产前沿曲线上的能源投入/样本点的实际能源投入[2]。在保持产出不变的情况下，能源投入不能继续减少，则其能源效率是帕累托有效的，全要素能源相对效率为1；反之则能源投入可以继续减少，存在能源过度投入。

这里引用魏楚(2009)对全要素能源相对效率的定义[7]，用公式表示：

EEi,t=TEIi,t/AEIi,t=1-(LEIi,t/AEIi,t)

(3)

式(3)中，EEi,t表示第i个经济单元在t期间的全要素能源相对效率，TEIi,t表示第i个经济单元在t期间的目标能源投入，即生产前沿曲线上的最优能源要素投入量，AEIi,t为第i个经济单元在t期间的实际能源要素投入量，LEIi,t为第i个经济单元在t期间所损失的能源投入，也即能源投入可节约量，利用全要素能源相对效率可以估计出考察对象的节能潜力SPEi,t：

SPEi,t=LEIi,t/AEIi,t

(4)

SPEi,t值越大，说明能源投入中的无效损失比例越高，提高利用效率、节能潜力越大。

(二)实证分析

根据DEAP2.1估计结果及式(2)、式(3)可以求出各地级市的节能潜力，利用二氧化碳排放系数可以估计出各地级市的减排潜力。如表3所示。

从表3中可以看出，各地区全要素能源相对效率远高于全要素能源技术效率。表明重点考察能源投入情况下的能源效率比综合考察能源、资本、劳动力的平均效率要高。

经估计，河南省全省每年规模以上工业企业节能潜力为541.7万吨标准煤，平均每个地级市每年可节约能源30万吨标准煤；河南省平均每年可减少排放409.5万吨二氧化碳，各地级市平均每年可减少二氧化碳排放22.8万吨。各地级市节能减排潜力差异较大，工业基础好、煤炭资源丰富的地级市节能减排任务更重。

表3　各地级市全要素能源相对效率值

四、结论

(一)河南省能源技术效率较低

考虑非意合产出的工业全要素能源技术效率(均值0.821)高于不考虑非意合产出的工业全要素能源技术效率(均值0.801)，可能是因为考虑非意合产出的能源效率包含生产过程中生态环境改善对能源效率提高的贡献，不考虑非意合产出的能源效率在能效评价中忽视环境改善目标，可能造成对能源效率估计偏低。对技术效率分解可得，规模效率差距不大，纯技术效率的差异是两种条件下技术效率差异的主因。

(二)要素配置有待优化，节能减排潜力大

河南省各地级市的全要素能源相对效率平均值为0.972，远高于全要素能源技术效率，也即河南省各地区的能源利用效率要高于能源、资本或劳动要素的综合利用效率，要素投入配置有待优化。由于能源利用效率不高，河南省节能减排潜力较大。

注释：

①数据来自2009年签署的《哥本哈根协议》。

②数据来自政府间气候变化专门委员会编著的《2006年IPCC国家温室气体清单指南》。

参考文献：

[1]FARE R, CROSSKOP F S, LOVELL C A K. The Measurement of efficiency of Production [M].Boston: Kluwer, 1985.

[2]HU J L, WANG S C. Total-factor energy efficiency of regions in China[J].Energy Policy,2006,34(3):3206-3217.

[3]屈小娥.中国省际全要素能源效率变动分解——基于Malmquist指数的实证研究[J].数量经济技术经济研究, 2009, 2 (3):29-43.

[4]雷茜.基于DEA方法中国各省份能源效率评价及影响因素分析[J].中南财经政法大学研究生学报, 2010, 4(6):23-26.

[5]王兵，颜鹏飞.技术效率、技术进步与东亚经济增长——基于APEC视角的实证分析[J].经济研究, 2007, 2(5):91-103.

[6]姚玉玲，贾科利，王金凤，方晟.基于DEA模型的县域生态效率空间分析——以宁夏回族自治区为例[J].信阳师范学院学报(自然科学版), 2012, 3(25):324-328.

[7]魏楚，沈满洪.能源效率研究发展及趋势：一个综述[J].浙江大学学报(人文社会科学版), 2009, 2(5):55-63.

(责任编辑：吉家友)

·经济研究·

作者简介：万其龙(1987—)，男，河南信阳人，助教，硕士，研究方向：金融投资。

基金项目：河南省哲学社会科学规划项目(2013BJJ068)；河南省教育厅人文社会科学研究一般项目(2015-QN-218)

收稿日期：2015-11-28

中图分类号：F407.2

文献标志码：A

文章编号：1003-0964(2016)01-0035-04